手：“陈先生，欢迎。”
陈阳握住他的手，感受到对方手掌的温度和力度，心中微微安定了一些：“哈利法先生，感谢您再次抽出时间。”
“请坐。”哈利法指了指会客区的沙发，自己也在一旁的单人沙发上坐下，“咖啡还是茶？”
“咖啡，谢谢。”
哈利法对秘书吩咐了一句，然后转过头来，目光平和地看着陈阳：“陈先生，你发来的材料，我花了整整一个晚上看完。坦白说，内容的质量超出了我的预期。”
陈阳心中一喜，但面上不动声色：“能得到哈利法先生的认可，是我的荣幸。”
“不过——”哈利法话锋一转，目光变得锐利起来，“材料中有几个问题，我想当面跟你确认一下。”
陈阳挺直了腰背：“请说。”
哈利法从茶几上拿起一份文件，翻开其中一页，指着上面的一段文字：
“你在材料中提到，惊蛰大模型具备跨领域迁移能力，可以快速适配不同的应用场景。”
“我想知道的是——这种迁移能力，是你们在技术架构设计之初就规划好的，还是在实际应用中逐步迭代出来的？”
陈阳心中暗暗赞叹，哈利法问的问题非常专业，直指技术核心。这说明他不是随便翻翻材料做个样子，而是真的花了心思去研究和思考。
“两者皆有。”陈阳坦然回答道。
“惊蛰大模型在架构设计之初，我们就采用了‘通用底座+领域适配器’的技术路线。”
“通用底座负责处理自然语言理解、知识图谱构建、逻辑推理等基础能力，领域适配器则针对不同的应用场景进行专门的优化和调整。”
“这种架构的好处在于，当我们进入一个新的领域时，不需要从头训练整个模型，只需要在通用底座的基础上，添加一个新的领域适配器，然后用少量的行业数据进行微调即可。”
哈利法认真地听着，不时点头，然后又问道：
“这种架构的研发投入有多大？你们在这个方向上烧了多少钱？”
陈阳沉默了两秒钟，然后给出了一个真实的数字：“截至目前，惊蛰大模型的累计研发投入超过四亿元人民币。”
哈利法的眉毛微微挑了一下：“四亿人民币，换算成美元不到六千万。对于一个通用大模型来说，这个数字不算大。”
“因为我们没有走‘大力出奇迹’的路线。”陈阳解释道。
“我们没有盲目追求参数规模和训练数据量的无限扩大，而是把有限的资源集中在算法优化和工程效率的提升上。
我们的异构计算优化技术，让模型推理速度提升了百分之三百七十二，算力成本降低了百分之四十一。
换句话说，我们用同行五分之一的成本，做出了同等甚至更优的性能表现。”
哈利法端起咖啡杯，慢慢地喝了一口，放下杯子，目光中带着一丝深思的表情。
沉默了大约十几秒钟，他缓缓开口：“陈先生，我问你最后一个问题——”
他抬起头，目光直视着陈阳的眼睛：“如果阿布扎比投资局决定投资清阳科技，你希望我们扮演什么样的角色？”
“是纯粹的财务投资者，还是会参与到公司的战略决策中来？”
陈阳的心脏猛地跳动了一下。
这个问题，意味着哈利法已经开始认真考虑投资的可能性了。
他问的不是“要不要投资”，而是“投资之后扮演什么角色”——这是实质性谈判的信号。